近日，中国工程院院士、湖南大学教授王耀南在2021 世界机器人大会上表示，未来机器人一定是朝着自主化更强，容错性更好的多机协作方向发展。机器人的发展态势应该是网络化、自主化、协同化、灵巧化。机器人要发展好，首先一定要规划好，第二要有一个好的创新环境，第三机器人一定要有标准，第四人才是关键。以下为现场报告整理。
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机器人在智能时代发挥重要作用
人类从机械化发展到电器化、信息化，今天已经进入智能化时代，机器人在智能化时代中发挥着重要的作用。最早的机器人可以追溯到中国东汉时期，如无人车、指南车。真正的现代机器人是出现在1978年的工业机器人，其被广泛地应用到机器生产线、电子和汽车生产线——从这时起工业机器人和机器人才真正在产业方面被发挥应用。
近几年来，机器人已经在各大领域发挥重要作用，成为高端装备、智能制造的核心重要工具，同时也是推动重大装备加工、测量、检测等的重要引擎和工具。如今机器人在重大工程当中也发挥着重要的作用，在重大工程建模、运维、维护等各个方面，都有机器人的参与。机器人在重大基础设施建设和运维方面，都已发挥不可替代的重要的作用。
近年来我国制造业不断转型升级，劳动力的短缺加速推动了机器人的发展。当前全球多个发达国家都非常重视机器人产业，美国、德国、中国和日本四国是其中发展最迅速的，均发布了各自的产业规划。
无论是工业机器人、服务机器人还是特种机器人，简单而言，机器人就是光机电一体化的机械化装置。近几年间在机械化装置发展下，增加了机器人的感知、规划、决策、控制等功能，使机器人更加智能。
从机器人应用的角度划分，过去是工业机器人、服务机器人、特殊机器人等。从专业角度看，机器人结构分为仿生机构，并联机构等；从空域角度划分，可面向地面、空中和水下等。如今机器人已经广泛应用在工业、水下以及航空航天，近几年发展迅速的就是无人驾驶。
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感知技术
机器人是一个典型的反馈的、闭环的控制系统。不管机器人构造如何复杂，都包含四个核心的关键技术：本体结构技术，感知系统与感知技术，决策与规划、调度、控制技术及执行技术。
目前机器人已经广泛应用到现实生活当中，如智能机器人、新材料、仿生、机器人的能源动力，以及脑机接口、医疗机器人——包括机器人的伦理等，都是未来机器人发展和挑战的方向。未来机器人一定是朝着自主化更强，容错性更好得多机协作的方向发展。
我们团队认为一个完整的机器人要具备五大能力（要素），包括感知要素、运动要素、规划要素、学习能力及决策能力。从专业角度来说，机器人就是一个闭环的反馈控制系统，三个关键的核心技术起到支撑作用。第一个是环境感知，第二个是规划决策，第三个方面是协同控制。
近几年来，我们团队在视觉传感器方面，研制视觉传感器的成像，在视觉成像后对视觉信息进行处理，再做成视觉的硬件和软件嵌入式系统。
首先，怎么打造高速高精的视觉感知与传感器呢？如何才能够有效地应用到机器人中，给机器人备上一双明亮的眼睛？近几年发展比较迅速的是支持性的光学成像、机器学习以及实时硬件处理等，能有效地应对高实时、高可靠、高性能的视觉感知系统。
处理微小、微弱业务时怎样有效地识别、判断？能让医疗、工业机器人在行走时能够精准地感知？机器人要装配一个零部件，首先得通过学习提取特征，用大量的样本训练，学习完以后用模型来建立三维的环境、场景的感知。通过这个三维模型让机器人固化在控制系统里，形成一个实时的视觉伺服控制以有效应对。目前发展得比较迅速的是三维地图定位与重建。
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机器人控制系统发展迅速
在感知环节后，我们还要依托感知的信息，来控制机器人的操作。如今机器人的控制系统发展得也非常迅速。第一个方面是柔性控制，第二个方面是机器人视觉伺服控制，第三个方面是机器人的学习、智能控制，第四个方面是机器人的多机协同，多机协同是未来的发展方向。
机器人学习是一个漫长的过程，通过不断地学习后，设计学习控制器，可以将其通过硬件固化在机器人大脑、关节控制器、系统控制中，近几年强化学习控制器发展非常迅速。此外，我们加工一个大型复杂构件、完成一个医疗手术需要深度迭代的运动控制学习，只有通过传统控制不断迭代、不断训练，学习完成后才可以完成复杂的作业。当然，环境发生变化后可以再学习，这并不是一成不变。
比如在加工一个非常复杂的、杂乱无章的零部件时，我们怎么有效地抓取、识别与装配？这其中涵盖三个方面，即要将视觉感知、视觉伺服和精确的控制有机地结合起来，真正成为一个集三维深度感知的学习控制器。
控制器研发最重要的是多机协作，而多机控制需要解决几个关键性的核心问题：多传感器信息融合、协同感知、协同规划及协同控制。解决好这四个关键技术，就能够加工出一个大型的复杂部件。
比如智能制造或智能车间，如何在小品种、多批量、批量变化的要求下生产出产品？这就需要柔性化生产与作业，要解决多机器的协同、多工序的协同和多任务的分配。
机器人可以广泛应用到不同的场景，无论是工业、农业，或者物流、医疗等，都属于集成创新。但是要把集成创新做好非常不容易，所以我把它归结为第五大技术。
基于这五大技术，就可以广泛应用到不同的行业。第一个典型行业案例如我国基于高速机器视觉的饮料罐装机器人，近几年来发展非常迅速，但是在十多年前，工序不发达的情况下都是靠手工操作。
第二个典型应用在医药制造领域。过去配药、罐装药、封装药、分解药都采用人工。2003年非典疫情后，各大制药剂工厂提倡高速无菌化、高速无人化的生产。如今，机器人在疫苗生产当中也发挥着非常重要的作用。
第三个典型应用领域的代表是三星。作为电子领域传统企业，三星大量采用机器视觉、机器人的运动控制，来解决电子印刷电路板的装配问题。第四个应用方面是机器人的机械加工、激光加工焊接；第五个方面是高危作业。这些都是机器人在工业、农业、特殊作业行业等应用的典型案例，也就是基于五大关键技术以研发机器人。
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智能机器人的未来发展
典型的机器人包括控制器、减速器、伺服器，再加一个完备的人机界面。1.0被称为自动化的机器，近几年迅速发展到2.0数字化，加入了视觉感知、轨迹规划以及视像等。
未来，在学术界、工业界以及产业界需求最高的服务机器人，更多地要向3.0协作机器人发展。要让机器人实现认知学习、人机交互、语意分析，尤其是对自然语言的理解。
人和机器协作，必须了解自然语言。将来机器人还要成为自主性的机器人，还有更多的技术正在迭代。机器人的发展过程是不断迭代的，让机器人变得更加聪明、更加有效、更加可靠，为人类带来更好的服务。
未来的机器人发展中，人工智能非常重要。人工智能的关键技术决定了机器人的未来。人工智能的四大技术——记忆技术、感知技术、行动规划以及机器学习，近年来发展非常迅速。这些技术完全可以移植到机器人里，未来的机器人一定是一个完备的、能够自主化、网络化的闭环的控制系统。
此外，从服务机器人身上可以发现，机器人能像人一样看懂说明书，能够自动地装配；机器人通过眼睛视觉，能感知得到，还要分析判断，要有认知。从感知智能到认知智能，再到行为智能，这些都是需要人工智能的技术。
而在智能工厂发展方向，也体现出人工智能的作用。比如网络化协同制造，过去一个工厂大批量地生产，今天的工厂则是小批量定制化或多品种。一件产品要制造，两件产品也要制造，要承担这么样艰巨的任务，工厂一定要做成柔性化、智能化的产线。而这就要依靠数字化、网络化和智能化的升级。
在关键的产线方面，实现制造的智能化、服务的智能化，才能真正地打造有竞争力的柔性的工厂，这需要工业互联网的加入，也需要制造云，才能建成新型的智慧工厂，也就是俗称的“ 灯塔工厂”“黑灯工厂”“无人工厂”。
物流方面也同样如此。5G技术的出现，为机器人的发展带来了福音。同时，智能网联交通包括人机交互技术等非常重要。此外，机器人在无人系统、无人作业、空地天协同作业等均能发挥重要作用。但其中的核心是，空间协同无论怎样发展，都需要一个高性能的类脑计算，目前业内都在设计无人系统的类脑芯片。
简单而言，人工智能与机器人的有机结合可以体现在四个方面。第一在感知层面，很多人工智能的技术已经被大量地应用，很多企业都在开发。第二在认知层技术，第三在决策层，第四在控制执行层，都能体现出人工智能技术融入机器人里。
机器人的发展态势应该是网络化、自主化、协同化、灵巧化。机器人要发展好，首先一定要规划好。第二要有一个好的创新环境，第三机器人一定要有标准，第四人才是关键。来源：高科技与产业化
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